AI+ Quality Assurance Practitioner™

Wer Qualität sichert, trägt Verantwortung – und braucht heute die richtigen Werkzeuge. KI eröffnet neue Möglichkeiten, Fehler früher zu erkennen, Prozesse zu steuern und Entscheidungen auf Datenbasis zu treffen. Dieser Kurs zeigt, wie das konkret funktioniert.

Zentrale Themen

Einsatz von KI-Methoden in der Qualitätsprüfung und Testplanung
Mustererkennung und automatisierte Auswertung von Qualitätsdaten
Risikobasierte Qualitätsmodelle und vorausschauende Testansätze
KI in agilen Workflows verankern – von Entwicklung bis Delivery
Transparenz, Compliance-Anforderungen und Verantwortung im KI-Einsatz

Voraussetzung
Kenntnisse aus IT, Testing oder angrenzenden Qualitätsbereichen erleichtern den Einstieg deutlich.

Zielgruppe
Fachleute aus QA, Entwicklung und IT-Management, die KI gezielt zur Qualitätsverbesserung einsetzen wollen.

KI-gestützte Qualitätssicherung ist kein Zukunftsthema mehr – dieser Kurs gibt das Handwerkszeug, um aktiv daran mitzuwirken.

Kursinhalte

QA und KI – ein gemeinsamer Einstieg

Grundbegriffe der Qualitätssicherung und ihr Bezug zu KI
Wie KI QA-Prozesse verändert und ergänzt
QA-Metriken und Kennzahlen im Überblick
Datenbasierte Entscheidungen in der Qualitätssicherung

KI, ML und Deep Learning im Überblick

Was KI ausmacht und wie sie funktioniert
Maschinelles Lernen – Konzepte und Einsatzfelder
Deep Learning verstehen und einordnen
Large Language Models (LLMs) und ihre Relevanz für QA

KI-gestützte Testautomatisierung

Automatisierung von Testprozessen – Methoden und Grundlagen
Testfälle automatisch generieren mit KI
Werkzeuge für KI-gestützte Testautomatisierung
KI-Tests in CI/CD-Pipelines einbinden

Fehler vorhersagen und vermeiden mit KI

Methoden zur frühzeitigen Fehlererkennung
Präventive Maßnahmen in der Qualitätssicherung
Risikobasiertes Testen mit KI-Unterstützung
Praxisbeispiel: Fehlerquoten mit KI senken

Natürliche Sprachverarbeitung im QA-Einsatz

Wie NLP funktioniert und wo es eingesetzt wird
NLP-Methoden in QA-Prozessen
LLMs zur Unterstützung von Qualitätssicherungsaufgaben
Fallbeispiel: NLP in der Fehleranalyse und -behebung

Performance-Tests mit KI optimieren

Grundprinzipien und Ziele von Performance-Tests
KI-Methoden zur Auswertung von Leistungsdaten
Kennzahlen visualisieren und interpretieren
Praxisbeispiel: KI-gestützte Performance-Tests in Cloud-Umgebungen

Exploratives Testen und Sicherheit mit KI

KI-Unterstützung beim explorativen Testen
Sicherheitstests mit KI-Methoden durchführen
Fallbeispiel: Sicherheitsqualität durch KI verbessern

KI für kontinuierliche Testprozesse

Konzept und Vorteile des kontinuierlichen Testens
Regressionstests effizienter mit KI gestalten
Praxisfall: Risikoorientiertes Testen in der Dauerpflege

Erweiterte QA-Methoden im KI-Kontext

Prädiktive Analyse zur Qualitätsprognose
Randfälle erkennen und mit KI abdecken
Wohin sich KI-gestützte QA entwickelt

Abschlussprojekt: KI in der QA-Praxis

Anwendung aller gelernten Methoden in einem praxisnahen QA-Projekt

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